이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
로보틱스 수업 프로젝트에서 2축 로봇 팔 모션 제어 알고리즘을 처음 구현해봤습니다. 목표 각도로 이동할 때 단순히 목표값을 바로 주면 모터 관성으로 인해 오버슈팅이 발생하는 문제가 있었습니다. PID 제어기를 적용해 현재 오차에 비례하는 보정값을 계산하고, 미분 항으로 속도 변화를 억제했더니 목표 위치에 안정적으로 수렴했습니다. 각 게인 값을 튜닝하면서 P·I·D 세 파라미터가 서로 영향을 주는 방식을 체감했는데, 이론으로 배운 것과 실제 하드웨어에서 동작이 다른 경우가 많아 반복 실험이 중요했습니다. 이 경험에서 제어 알고리즘은 수식보다 실제 시스템 응답을 관찰하며 조정하는 것이 핵심이라는 걸 배웠습니다.
PID 제어기를 처음 구현하면서 게인 값을 어떻게 조정해야 하는지 방향을 잡기 어려웠습니다. P 값을 높이면 응답이 빨라지는데 진동이 생기고, D 값을 높이면 진동이 줄어드는데 응답이 느려지는 것을 경험했지만, 어떤 기준으로 조정해야 하는지 판단 기준이 없었습니다.
제어 이론을 가르치는 교수님께 이 문제를 여쭸더니 Ziegler-Nichols 방법으로 초기 게인을 설정하는 방식을 알려줬습니다. I 항을 0으로 두고 P를 높여서 시스템이 진동하기 시작하는 임계 P 값을 찾은 다음, 그 값을 기준으로 다른 게인을 계산하는 방법이었습니다.
이 방법으로 초기 게인 범위를 잡은 뒤 세부 조정을 했더니 막연하게 실험하던 것보다 훨씬 빠르게 안정적인 값에 수렴했습니다. 제어 시스템 튜닝은 경험이 없으면 방향 없이 실험하게 되는 영역인데, 방법론을 먼저 아는 것이 시간을 크게 줄이는 자리였습니다.
모션 제어 알고리즘을 개발하면서 파라미터 튜닝 결과를 기록하지 않다가 이전에 좋았던 설정으로 돌아가야 하는 상황에서 어려움이 생겼습니다.
이후 파라미터를 변경할 때마다 값과 그 결과를 기록하는 로그를 만들었습니다. P·I·D 게인 값, 시험 조건, 측정된 오버슈팅 양과 안정화 시간을 표로 남겼습니다. 이렇게 쌓인 기록이 다음 조정 시 어떤 방향이 효과적이었는지 참고가 됐습니다.
팀 프로젝트에서 다른 팀원이 같은 알고리즘을 다른 하드웨어에 적용해야 했을 때 이 기록이 출발점이 됐습니다. 완전히 동일하지는 않았지만 어떤 게인 범위에서 시작하는 것이 합리적인지를 빠르게 좁힐 수 있었습니다.
제어 알고리즘 튜닝은 실험의 반복이 많아서 기록 없이는 무엇을 시도했는지 금방 잊어버리는 자리입니다. 실험 결과를 축적하는 것이 알고리즘 개발에서 지식이 남는 방식이라는 생각이 이 경험에서 자리 잡혔습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 배달의민족(우아한형제들) SW·IT 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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